레이아웃
레이아웃
레이아웃
레이아웃
레이아웃
검색
        LOGIN   JOIN
레이아웃
퀵메뉴
오시는 길
기술이전절차
담당자연락처
기술이전상담
고객의 소리
시장보고서
서식자료
끝테두리
 
레이아웃
에트리로고
레이아웃
레이아웃
기술이전검색/신청
레이아웃
시작테두리
레이아웃
| 기술이전검색 HOMEHOME > 기술이전검색/신청 > 기술이전검색
끝테두리
경계선
레이아웃
레이아웃
 
기술이전검색
기술이전온라인신청
레이아웃
 
레이아웃
 기술명 복합 특징 시계열 집중지능 딥러닝 엔진 기술
 기술개요 환자의 미래 건강상태 정보를 조기에 알아내는 것은 진단이나 치료 계획 수립에 있어 매우 중요하게 활용될 수 있는 정보이다. 최근 의무기록의 디지털화를 통해 환자의 과거부터 현재까지의 건강상태 정보가 EMR에 저장되고, 기계학습 기술의 발달로 대규모 EMR 데이터를 분석하여 의미있는 결과를 도출할 수 있는 환경이 갖춰졌다. 이에 기반하여 시계열 EMR 데이터로부터 미래의 건강상태를 예측할 수 있는 기술의 개발이 요구된다.
EMR 데이터는 환자의 방문에 따라 기록된 데이터로 시계열성을 갖고, 각 방문 별로 여러 검사 항목에 대한 결과로 구성되어 있으므로 복합 특징으로 구성되어있다. 이와 같은 시계열성 및 복잡성을 고려한 미래 건강상태 예측 기술의 개발이 요구된다.
 기술이전목적
및 필요성
본 기술이전은 복합 특징을 갖고 시계열로 구성된 대규모 EMR 데이터를 입력하여 미래의 건강상태를 예측할 수 있는 딥러닝 예측 모델을 학습하고, 학습된 예측 모델을 이용해 새로운 사용자의 EMR 데이터 입력 시 미래 건강상태를 예측하는 기술을 포함한다. 본 기술은 EMR의 복합 특징 및 시계열성을 고려하여 각 특징 및 방문 별로 집중도(가중치)를 다르게 고려할 수 있는 딥러닝 기술이다.
  본 연구팀에서는 본 기술을 의료 데이터 기반 미래 건강상태 예측에 적용시켰으나 해당 기술을 의료 데이터에 국한되지 않고, 다양한 종류의 시계열 데이터 기반 예측에 활용될 수 있다. 기술이전 수요 업체에서 의료 데이터 또는 유사한 종류의 시계열 데이터 기반 예측에 대한 요구사항이 있다면 본 기술의 활용이 가능하다.
 기술의 특징 및 장점 ­- 전처리 단계에서 데이터 내 결측치 대치
­- 복합 특징 시계열 EMR 데이터 기반 집중지능 딥러닝 예측 모델 학습 및 예측
­- 미래 건강상태 예측을 위해 방문 및 EMR 항목 별 집중도를 다르게 반영
 기술성숙도(TRL) 단 계 : 6     기술성숙도(TRL)
 활용방안 및
기대성과
A. 임상의사결정지원
­ 미래 건강상태 예측 결과 기반 의사의 진단 및 치료 계획 수립 지원 서비스

B. 헬스케어
­ 미래 건강상태 예측을 통한 개인 건강관리 가이드 서비스
 기술이전 내용 및 범위 ● 복합 특징 시계열 EMR 데이터 내 결측치 대치
● 복합 특징 시계열 집중지능 딥러닝 모델 학습
● 복합 특징 시계열 집중지능 딥러닝 모델 기반 미래 건강상태 예측
* 기술이전의 범위는 아래의 기능을 포함하는 소프트웨어로 정함
● 복합 특징 시계열 EMR 데이터 내 결측치 대치
­  - 딥러닝 학습 및 예측 수행을 위해 EMR 데이터 내 결측치를 다른 값으로 대치하는 전처리 기능
● 복합 특징 시계열 집중지능 딥러닝 모델 학습
­  - 미래 건강상태 예측을 위해 여러 샘플로 구성된 시계열 EMR 데이터를 입력하여 예측 모델을 학습하는 기능
● 복합 특징 시계열 집중지능 딥러닝 모델 기반 미래 건강상태 예측
­  - 학습된 예측 모델에 개인의 시계열 EMR 데이터를 입력하여 미래 건강상태를 예측하는 기능 
관련지적재산권
레이아웃
특허 1
1) 시계열 데이터 처리 장치 및 이의 동작 방법
   (출원번호 : 2018-0173917) 
딥러닝 기반 의료지능 미래 건강 예측 엔진 등 프로그램 1
SW상세설계서 (TSL 블록)기술문서 2
 첨부파일 003복합특징시계열집중지능딥러닝엔진-발표자료.pptx





실시권 허용범위 비독점적 통상실시권
계약기간 계약체결일로부터 5 년간
기술료조건
(부가세별도)
※ 정액기술료
레이아웃
구분 중소기업 중견기업 대기업
정액기술료(천원) 40,000 120,000 160,000
※ 중소기업 또는 중견기업 기술료조건을 적용받고자 하는 경우에는 중소기업확인증 또는 중견기업확인증 제출 필요
기술전수교육 1  개월  /  240 천원정(부가세별도)
기타특기사항



기술관련
레이아웃
기술개발
발표당시
의료정보연구실 한영웅 ( 042-860-6458 , hanhero@etri.re.kr )
현재 의료정보연구실 한영웅 ( 042-860-6458 , hanhero@etri.re.kr )
계약관련
레이아웃
기술개발
발표당시
기술이전실 김영규 ( 042-860-4960 , kyk@etri.re.kr )
현재 기술이전실 김영규 ( 042-860-4960 , kyk@etri.re.kr )
 
신청하기 인쇄 목록
 
 
레이아웃
끝테두리
ETRI  | Venture119  | 기술도우미  | SITEMAP  | 개인정보처리방침
305-350 대전광역시 유성구 가정동 218번지 한국전자통신 연구원 본사이트에 게시된 이메일 주소가 자동 수집되는 것을 거부하며, 이를 위반 시 정보통신망법에 의해 처벌됨을 유의하시기 바랍니다.